課題解決力・開発力

会場 中西金属工業株式会社

AIの全般的な知識と技術により課題解決のため自らプログラムを作成する方法を学びます。 本講座はプログラミング演習を中心に、知識だけでなく作る力を身に付けることができます。

AIエンジニア講座内容

カリキュラム

小野 良太 博士（情報科学）

AIエンジニア講座の詳細はこちら→https://nakanishi-ai.com/ai-engineer

主催 〒530-0042 大阪市北区天満橋3-3-5 担当 事業創造室 小山（こやま）

TEL：06-7777-1255 Email：[email protected]

250,000円（税別） 受講料

中西金属工業×北海道大学調和系工学研究室×AI TOKYO LAB

AIエンジニア講座

AI開発においてよく用いられる技術である「機械学習・数値分析」「自然言語処理」「画像認識」に関して、与えられたタスクに対してディープラーニングをはじめとする適切な手法を選択し、それを実行するプログラムを自ら開発することができる。 AIエンジニア

に求められる資質とは？ 作成したAIにより得られた結果が妥当・十分な結果であるか評価を下すことができ、改善が必要な場合は行

うべき施策を自ら考え、実施することができる。

顧客やマネージャー、同僚エンジニアなどに対し、AIに関し正しい用語を用いることで情報伝達を齟齬なく行い、意思決定に必要となるコミュニケーションを適切かつ円滑に行うことができる。

専門力・分析力

伝達力・コミュニケーション力

受講時間 24時間

受講対象者

・AIを学びたいIT関連の他分野のエンジニアの方 ・プログラミングの知識があり、ビジネスにAIを活かせる人材になりたい方 ・不足するAI人材としてエンジニアのキャリアをステップアップさせたい方 ・社内の業務効率化・生産性向上へ寄与するエンジニア人材となりたい方

受講前提条件

AI TOKYO LAB株式会社 チーフAIアーキテクト AI全般

数値分析・機械学習

画像認識・ディープラーニング

自然言語処理

AI実習

AIの定義・特徴などAIを学ぶ上で前提となる知識を学ぶ。 また、必要となる数学について学び、Pythonを用いたプログラミング演習を行う。

数値分析・機械学習の各種手法を、プログラミング演習を通して学ぶ。

機械学習概論/前処理/回帰モデル/分類モデル

画像のパターン認識や、畳込みニューラルネットワーク（CNN）を利用した画像認識をプログラミング演習を通して学ぶ。画像認識概論/パターン認識/ディープラーニング概論/ニューラルネットワーク/CNN/転移学習

自然言語処理の基礎技術、および単語や文章の特徴量の抽出と利用方法、また、自然言語処理を対象としたディープラーニングの事例を、プログラミング演習を通して学ぶ。自然言語処理概論/形態素解析/特徴量抽出/文書分類

データに対して、AIを用いた解決策を考え、AI開発を実践する。

講師

北海道大学博士後期課程修了（情報科学）。 主に最適化問題、マルチエージェントシミュレーション、情報推薦、観光情報について研究。 在学中に北海道大学川村教授らと共にAIベンチャーを設立し研究開発事業やイベント情報配信サービスの開発・運営に中心的に携わるなどAIブームの到来前から自然言語処理や最適化等の技術をアカデミック、ビジネ

ス両者において取り組む。博士号取得後はベンチャーを続けながら北海道科学大学や北海道情報大学の非常勤講師を兼任し、情報処理や観光情報に関する講義を担当。 自身のAIノウハウをより現場に近いところで活かしたいとの思いでAI TOKYO LABに入社。 現在は、チーフAIアーキテクトとして、新規プロジェクトの研究開発及びAI人材育成講座講師などを担当。

松井 宏樹 博士（情報科学）

AI TOKYO LAB株式会社 シニアプロジェクトマネージャー

北陸先端科学技術大学院大学 博士後期課程修了（情報科学）。 マルチエージェントモデル社会シミュレーションにより、個々の行動が社会に及ぼす影響を研究。

産業技術総合研究所にて災害時における交通シミュレーションの研究を担当した後、金融市場における分析とデータ配信、医療検査装置・介護ロボットの研究開発に、複数のスタートアップ企業にてAI・ITの専門家として研究開発・企画営業の両面に参加。 AIのスペシャリストの一員として、新たなAIソリューション提供を行うべく、AI TOKYO LABに入社。

現在は、営業部長として高度専門知識を用いてお客様満足の高い、コンサルティング、ソリューション提案を行う。合わせて、ビジネス・技術双方の観点からのAIセミナー講師も担う。

・プログラミングの知識・経験がある方

（Pythonの経験がない方は事前に入門書等での学習を強く推奨いたします）

・文献やウェブで必要な情報や技術を調査・参照できる方

・線形代数、微分、確率などの数学の基礎（推奨）

申し込み締切日 2019年2月12日（火）

第1回 2019年2月18日（月）

第2回 2019年2月21日（木）

第3回 2019年3月04日（月）

第4回 2019年3月05日（火） ・開催時間はすべて10:00～17:00 ・受講日の振り替えはございません

講座開催スケジュール

（プレ講座特別価格：通常400,000円 税別） （6時間×4日間）

大阪市北区天満橋3-3-5 MAP→https://goo.gl/maps/vP2XE1hHVzQ2

定員 15名（先着順）

到達目標

・AI各分野（機械学習・画像認識・自然言語処理） について、課題と手法を正しく理解できる ・AI各分野の課題解決のためのプログラムを作成できる ・AIを必要とする課題に対して、目標設定、データの選択、 手法選択、分析、プログラムの作成を実践できる

大阪開催